lstm小区流量预测代码

LSTM小区流量预测代码是基于长短期记忆网络（LSTM）的预测模型代码。以下是一个简单的LSTM小区流量预测代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 准备训练数据和标签
def prepare_data(data, window_size):
    X = []
    y = []
    for i in range(len(data) - window_size):
        X.append(data[i:i+window_size])
        y.append(data[i+window_size])
    return np.array(X), np.array(y)

# 创建LSTM模型
def create_model(window_size):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=50, input_shape=(window_size, 1)))
    model.add(Dense(units=1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    return model

# 加载数据
data = np.array([100, 120, 115, 140, 150, 165, 155, 170, 175, 190])

# 设置窗口大小和训练集大小
window_size = 3
train_size = 7

# 准备训练数据和标签
X_train, y_train = prepare_data(data[:train_size], window_size)

# 重塑训练数据形状
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

# 创建并训练LSTM模型
model = create_model(window_size)
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1)

# 使用训练好的模型进行预测
X_test = np.array([data[train_size-window_size:train_size]])
predicted_value = model.predict(np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)))

print("预测的流量值为:", predicted_value)

此示例代码中首先定义了`prepare_data`函数，该函数将输入数据划分为特征和标签，并返回训练数据和标签。接下来的`create_model`函数创建了LSTM模型，并定义了其结构和参数。然后，加载数据并设置窗口大小和训练集大小。通过调用`prepare_data`函数准备训练数据和标签，然后重塑训练数据的形状以适应LSTM网络的输入要求。使用`create_model`函数创建并训练LSTM模型，使用`model.fit`函数进行训练。然后，将测试数据转换为模型输入的形式，并使用训练好的模型进行预测，最后输出预测的流量值。